【摘 要】
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基于强化学习理论,提出一种实用的地区电网无功电压优化控制方法。方法采用Q学习算法,在动作策略与电网状态的交互中不断学习,得到各状态—动作对所对应的Q值函数,形成电网各
【机 构】
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电网智能化调度与控制教育部重点实验室（山东大学）,济南大学自动化与电气工程学院,唐山供电公司
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB228205);国家自然科学基金(51007047,51077087);山东省自然科学基金(ZR2014EEM022);山东大学基本科研业务费专项资金(2015JC028)资助项目
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基于强化学习理论,提出一种实用的地区电网无功电压优化控制方法。方法采用Q学习算法,在动作策略与电网状态的交互中不断学习,得到各状态—动作对所对应的Q值函数,形成电网各种运行状态下最佳的无功电压优化控制策略。方法摆脱了传统电网无功优化求解非线性混合整数规划模型所存在的收敛性问题,同时,相对于基于多区图的无功电压控制方式,由于方法所依据的Q值函数包含电网的全局响应信息,因而,可以综合判断执行控制策略后各变电站之间的相互影响,统一协调地控制各无功电压控制设备,给出所辖电网内的全局最佳控制策略,提高无功电压优化控制效果。通过对220k V变电站及其馈线系统的测试计算,证明了方法的有效性。
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